字段和类型选项

可用的字段类型和选项。

Redis Stack 提供了多种字段类型，允许您在索引中存储和搜索不同类型的数据。此页面解释了可用的字段类型、其特性以及如何有效地使用它们。

数字字段

数字字段用于存储非文本的、可计数的值。它们可以保存整数或浮点数。数字字段是可排序的，这意味着您可以执行基于范围的查询，并根据特定的数字条件检索文档。例如，您可以搜索价格在某个范围内的文档，或检索具有特定评级值的文档。

您可以在 FT.CREATE 中使用以下语法将数字字段添加到模式中

FT.CREATE ... SCHEMA ... {field_name} NUMBER [SORTABLE] [NOINDEX]

其中

  • SORTABLE 指示该字段可以排序。这对于执行范围查询和根据数字值对搜索结果进行排序很有用。
  • NOINDEX 指示该字段未编入索引。这对于存储您不想搜索但希望在搜索结果中检索的数字值很有用。

您可以使用 @<field_name>:[<min> <max>] 查询语法搜索具有特定数字值的文档。例如，此查询将找到价格在 200 到 300 之间的文档

FT.SEARCH products "@price:[200 300]"

您还可以使用以下查询语法执行更复杂的数字查询

比较运算符 查询字符串 注释
min <= x <= max @field:[min max] 完全包含范围
min < x < max @field:[(min (max] 完全排除范围
x >= min @field:[min +inf] 上开范围
x <= max @field:[-inf max] 下开范围
x == val @field:[val val] 等于
x != val -@field:[val val] 不等于

地理字段

地理字段用于存储地理坐标，如经度和纬度。它们支持地理空间半径查询，使您可以在应用程序中实现基于位置的搜索功能，例如查找附近的餐馆、商店或任何其他兴趣点。

您可以在 FT.CREATE 中使用以下语法将地理字段添加到模式中

FT.CREATE ... SCHEMA ... {field_name} GEO [SORTABLE] [NOINDEX]

其中

  • SORTABLE 指示该字段可以排序。这对于执行范围查询和根据坐标对搜索结果进行排序很有用。
  • NOINDEX 指示该字段未编入索引。这对于存储您不想搜索但仍希望在搜索结果中检索的坐标很有用。

您可以使用 @<field_name>:[<lon> <lat> <radius> <unit>] 查询语法查询地理字段。例如，此查询将找到距离点 2.34, 48.86 1000 公里范围内的文档

FT.SEARCH cities "@coords:[2.34 48.86 1000 km]"

向量字段

向量字段是通常由外部机器学习模型生成的浮点向量。这些向量表示非结构化数据，如文本、图像或其他复杂特征。Redis Stack 允许你使用向量搜索算法（如余弦相似度、欧几里得距离和内积）搜索相似的向量。这使你能够构建高级搜索应用程序、推荐系统或内容相似性分析。

你可以使用以下语法在 FT.CREATE 中将向量字段添加到架构中

FT.CREATE ... SCHEMA ... {field_name} VECTOR {algorithm} {count} [{attribute_name} {attribute_value} ...]

其中

  • 必须指定 {algorithm}，并且它必须是受支持的向量相似性索引算法。受支持的算法有

    • FLAT：蛮力算法。
    • HNSW：分层、可导航、小世界算法。

    {algorithm} 属性指定在索引中搜索 k 个最相似向量或按范围过滤向量时要使用的算法。

  • {count} 指定索引的属性数，并且必须存在。请注意，{count} 表示命令中传递的属性对总数。算法参数应作为命名参数提交。

    例如

    FT.CREATE my_idx SCHEMA vec_field VECTOR FLAT 6 TYPE FLOAT32 DIM 128 DISTANCE_METRIC L2

    此处，为索引传递了三个参数（TYPE、DIM、DISTANCE_METRIC），而 count 是属性总数（6）。

  • {attribute_name} {attribute_value} 是用于创建向量索引的算法属性。每个算法都有其自己的强制属性和可选属性。

有关向量字段的更多信息，请参阅 向量字段。

标签字段

标签字段用于存储表示数据标签或标识的文本数据。标签字段的特点是基数低，这意味着它们通常具有有限数量的不同值。与文本字段不同，标签字段按原样存储，不进行标记化或词干化。它们对于组织和分类数据非常有用，可以更轻松地基于特定标签过滤和检索文档。

可以使用以下语法将标签字段添加到架构中

FT.CREATE ... SCHEMA ... {field_name} TAG [SEPARATOR {sep}] [CASESENSITIVE]

其中

  • SEPARATOR 默认为逗号 (,)，可以是任何可打印的 ASCII 字符。它用于分隔字段值中的标签。例如，如果字段值为 hello,world，则标签为 hello 和 world。

  • CASESENSITIVE 表示该字段区分大小写。默认情况下，标签字段不区分大小写。

你可以使用 @<field_name>:{<tag>} 查询语法来搜索具有特定标签的文档。例如，此查询将找到带有标签 blue 的文档

FT.SEARCH idx "@tags:{blue}"

有关标签字段的更多信息，请参阅 标签字段。

文本字段

文本字段专门设计用于存储人类语言文本。在索引文本字段时，Redis Stack 会执行一些转换以优化搜索功能。文本会转换为小写，从而允许不区分大小写的搜索。数据会被标记化，这意味着它会被拆分为单个单词或标记，从而实现高效的全文本搜索功能。文本字段可以加权，以便在搜索操作期间为特定字段分配不同级别的重要性。此外，文本字段可以根据其值进行排序，从而可以按相关性或其他标准对搜索结果进行排序。

可以使用以下语法将文本字段添加到架构中

FT.CREATE ... SCHEMA ... {field_name} TEXT [WEIGHT] [NOSTEM] [PHONETIC {matcher}] [SORTABLE] [NOINDEX] [WITHSUFFIXTRIE]

其中

  • WEIGHT 表示该字段已加权。这对于在搜索操作期间为特定字段分配不同级别的重要性非常有用。

  • NOSTEM 表示该字段未词干化。这对于存储你不希望被标记化的文本（例如 URL 或电子邮件地址）非常有用。

  • PHONETIC {matcher} 将文本属性声明为 PHONETIC 将在搜索中默认对其执行音标匹配。必需的 matcher 参数指定所使用的音标算法和语言。支持以下 matcher

    • dm:en - 英语双元音
    • dm:fr - 法语双元音
    • dm:pt - 葡萄牙语双元音
    • dm:es - 西班牙语双元音

    有关更多信息，请参阅 音标匹配。

  • SORTABLE 表示该字段可以排序。这对于执行范围查询和基于文本值对搜索结果进行排序非常有用。

  • NOINDEX 表示该字段未被索引。这对于存储你不希望搜索但仍希望在搜索结果中检索的文本非常有用。

  • WITHSUFFIXTRIE 指示该字段将使用后缀树进行索引。索引将保留一个后缀树，其中包含所有与后缀匹配的词条。它用于优化 contains (*foo*) 和 suffix (*foo) 查询。否则，将对树执行暴力搜索。如果某些字段存在后缀树，则这些查询将对其他字段禁用。

你可以使用 <term> 或 @<field_name>:{<term>} 查询语法搜索具有特定文本值的文档。这里有一些示例

  • 在每个文本属性中搜索词条

    FT.SEARCH books-idx "wizard"

  • 仅在 title 属性中搜索词条

    FT.SEARCH books-idx "@title:dogs"
评价此页面